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基于粒子群算法优化支持向量回归的电火花加工工艺指标预测模型
目录
内容概述................................................3
1.1研究背景与意义.........................................3
1.2国内外研究现状.........................................4
1.3论文组织结构...........................................5
相关理论与技术..........................................6
2.1支持向量机(SVM)理论基础................................7
2.2粒子群优化算法(PSO)原理................................8
2.3电火花加工技术概述....................................10
2.4数据处理与预处理方法..................................10
实验设计与仿真环境.....................................12
3.1实验设计框架..........................................13
3.2数据收集与准备........................................14
3.3仿真环境的搭建........................................15
粒子群算法优化支持向量回归模型.........................16
4.1粒子群算法优化策略....................................17
4.1.1编码策略............................................18
4.1.2初始化策略..........................................20
4.1.3更新策略............................................21
4.2支持向量回归模型......................................22
4.2.1模型结构............................................23
4.2.2核函数选择..........................................24
4.2.3参数调优............................................26
4.3模型训练与验证........................................27
4.3.1训练集划分..........................................29
4.3.2训练过程............................................30
4.3.3模型评估............................................31
电火花加工工艺指标预测模型建立与应用...................32
5.1工艺指标定义与选取....................................33
5.2模型建立流程..........................................35
5.2.1输入层构造..........................................36
5.2.2隐层构造............................................38
5.2.3输出层构造..........................................39
5.3模型训练与验证........................................40
5.3.1训练集划分..........................................42
5.3.2训练过程............................................43
5.3.3模型评估............................................44
5.4预测结果分析与讨论...............
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